CEO 10명 중 7명 'AI로 채용 늘린다', IT·전문직 2030은 14만 명 줄었다

AI 도입으로 채용을 확대하겠다는 CEO 설문조사 응답이 다수를 차지한다. 그런데 같은 기간 국내 IT·전문직 20·30대 취업자는 1년 새 14만 명 감소했다. 이 두 숫자가 충돌처럼 보이는 이유는, 이 둘이 같은 채용을 말하는 게 아니기 때문이다.

CEO가 말하는 '채용'과 통계청이 보여주는 '채용'은 다른 얘기다

Axios가 보도한 CEO 설문조사는 미래 의향을 묻는다. '앞으로 AI 도입을 통해 인력을 확대할 것인가'라는 질문에 다수가 '그렇다'고 답했다. 여기서 말하는 채용은 AI 관련 직무 — AI 운영, 프롬프트 설계, 데이터 분석 등이다.

연합뉴스와 조선일보가 보도한 통계는 과거 12개월의 결과다. 지금 줄어드는 건 기존 IT·전문직 일반 직무다. 반복 가능한 분석 업무, 중간 관리 기능, 코드 리뷰처럼 AI가 대체하기 쉬운 역할이 먼저 빠지고 있다. CEO의 '확대'와 통계청의 '감소'는 시간축도 다르고, 직무 범위도 다르다.

Harvard 연구팀이 6,200만 명을 추적한 결과에서도 같은 신호가 나왔다. AI를 도입한 기업 내 주니어 직원 고용은 도입 후 18개월 내 9~10% 감소했다. 기업은 신입 여러 명 대신 경력직 한 명에 AI 도구를 붙이는 방식으로 전환 중이다. 절대 인원은 줄어도 생산성은 유지된다.

왜 2030이 가장 크게 타격받는가

14만 명 감소의 원인을 AI 하나로 단정할 수는 없다. 경기 둔화, 기업 구조조정, AI 전환이 복합적으로 작용한다. 그러나 2030 세대가 집중된 '중간 진입 구간'이 구조적으로 취약하다는 점은 주목할 만한 신호다.

• 경력직이 아니다 — 기업이 AI 도구와 조합하려는 대상은 검증된 시니어다
• AI 전문직도 아니다 — AI Engineer, MLOps 같은 신규 직무에는 별도 스킬이 필요하다
• 일반 IT·전문직 신입 — AI가 대체하기 가장 쉬운 반복·분석 업무가 여기 몰려 있다

결과적으로 같은 직무명으로 공고가 올라와도 요구 스킬이 달라지고 있다. '데이터 분석가'를 뽑는데 AI 툴 활용 경험을 필수로 요구하는 식이다. 직함은 그대로지만 안에 담긴 내용이 바뀌는 중이다.